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公开(公告)号：CN104992057A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510353774.7
申请日：2015-06-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于准集合-变分的混合资料同化方法，包括如下步骤：选取预报时刻相邻的过去连续一个月历史预报数据中，每6小时保存的12小时和24小时的预报数据，将该数据作为准集合预报样本；计算同一时刻24小时预报与12小时预报的差异，得到准集合预报误差；计算准集合预报误差的均值，将该均值以及准集合预报误差代入无偏估计公式，得到无偏估计；将无偏估计代入准集合-变分同化算法中，进行混合同化。本发明将历史预报误差计算得到准集合背景误差，用于准集合-变分混合资料同化。该准集合背景误差通过相邻的历史预报结果产生，而不需要真实的集合预报，有效降低了集合预报带来的计算量，提高了业务中资料同化和预报的效率。
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公开(公告)号：CN110059298B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN201910363637.X
申请日：2019-04-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明的水凝物变量高斯转换方法，首先通过集合预报方法获取一组水凝物变量集合样本；再由高斯转换算法对各集合成员中的各水凝物变量进行三维全场转换，获取更为高斯的水凝物转换变量集合样本；最终计算得到的水凝物变量集合平均作为水凝物变量背景场，集合扰动作为水凝物变量背景误差的样本。有益效果：新构造的水凝物转换变量的背景误差满足高斯分布特征，满足资料同化系统高斯无偏的假定，新构建的水凝物转换变量能够作为资料同化系统的控制变量，实现同化系统对水凝物变量的合理分析。
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公开(公告)号：CN110110922A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910366651.5
申请日：2019-04-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明的基于雨区分类技术的自适应分区同化方法将背景场中的降水信息作为静态背景误差协方差调整依据，通过对降水区背景场误差协方差进行调整，引入“降水区域依赖”的背景场误差协方差。有益效果：可以依据降水大小自适应调整背景场误差协方差，进而给同化系统带来了各向异性、非均质的分析增量。该发明实现了不同天气背景条件下背景场误差协方差的有效应用，又无需对背景场误差协方差进行反复统计，大大节约了计算资源。
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公开(公告)号：CN110704804B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910367225.3
申请日：2019-04-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明自适应的水凝物反演方法根据输入反射率观测，判断其所对应模式层及反射率区间，找到对应的根据模式背景场统计出的各水凝物权重系数，将反射率分配至各水凝物，再根据反演公式反演出水凝物混合比。有益效果：通过统计分析得到研究区域及实际天气形势下，不同高度、不同反射率区间内各水凝物的类型及其贡献，实现随天气形势实时变化的水凝物自适应反演。
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公开(公告)号：CN110704804A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910367225.3
申请日：2019-04-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明自适应的水凝物反演方法根据输入反射率观测，判断其所对应模式层及反射率区间，找到对应的根据模式背景场统计出的各水凝物权重系数，将反射率分配至各水凝物，再根据反演公式反演出水凝物混合比。有益效果：通过统计分析得到研究区域及实际天气形势下，不同高度、不同反射率区间内各水凝物的类型及其贡献，实现随天气形势实时变化的水凝物自适应反演。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110472648A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910365056.X
申请日：2019-04-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明的水凝物背景场误差协方差的构建方案，在背景场误差协方差中引入水凝物变量，应用该水凝物背景场误差协方差后，同化系统可实现对水凝物变量的直接分析。有益效果：基于集合样本的云区分类算子可以有效地将水凝物背景场误差协方差根据云量进行分类，分类后的水凝物背景场误差协方差可以更合理地表征云区和晴空区背景误差的特征。
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公开(公告)号：CN105447593A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510786869.8
申请日：2015-11-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种基于时间滞后集合的快速更新混合同化方法，根据业务数值预报系统高频同化观测资料并高频输出预报场的特点，为有效引入流依赖的背景误差协方差，同时又有效降低集合预报带来的计算量，将基于历史样本的由不同时刻初始场得到的相同时刻的预报场构成的时间滞后集合计算得到的流依赖背景误差协方差与三维变分的模型化静态背景误差协方差相结合，以期在不增加或仅增加很小计算代价和存储成本的前提下，提高目前基于变分同化方法的数值预报系统的同化和预报效果。
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公开(公告)号：CN110110922B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201910366651.5
申请日：2019-04-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明的基于雨区分类技术的自适应分区同化方法将背景场中的降水信息作为静态背景误差协方差调整依据，通过对降水区背景场误差协方差进行调整，引入“降水区域依赖”的背景场误差协方差。有益效果：可以依据降水大小自适应调整背景场误差协方差，进而给同化系统带来了各向异性、非均质的分析增量。该发明实现了不同天气背景条件下背景场误差协方差的有效应用，又无需对背景场误差协方差进行反复统计，大大节约了计算资源。
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公开(公告)号：CN110472648B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201910365056.X
申请日：2019-04-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明的水凝物背景场误差协方差的构建方案，在背景场误差协方差中引入水凝物变量，应用该水凝物背景场误差协方差后，同化系统可实现对水凝物变量的直接分析。有益效果：基于集合样本的云区分类算子可以有效地将水凝物背景场误差协方差根据云量进行分类，分类后的水凝物背景场误差协方差可以更合理地表征云区和晴空区背景误差的特征。
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公开(公告)号：CN110059298A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910363637.X
申请日：2019-04-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明的水凝物变量高斯转换方法，首先通过集合预报方法获取一组水凝物变量集合样本；再由高斯转换算法对各集合成员中的各水凝物变量进行三维全场转换，获取更为高斯的水凝物转换变量集合样本；最终计算得到的水凝物变量集合平均作为水凝物变量背景场，集合扰动作为水凝物变量背景误差的样本。有益效果：新构造的水凝物转换变量的背景误差满足高斯分布特征，满足资料同化系统高斯无偏的假定，新构建的水凝物转换变量能够作为资料同化系统的控制变量，实现同化系统对水凝物变量的合理分析。
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